Upload README.md with huggingface_hub
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -1,3 +1,41 @@
|
|
| 1 |
-
|
| 2 |
-
|
| 3 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
# zjkarina/omniRecsysLLM_semanticIDsmodality
|
| 2 |
+
|
| 3 |
+
Модель рекомендаций с семантическими ID для Amazon Fashion.
|
| 4 |
+
|
| 5 |
+
## Описание
|
| 6 |
+
|
| 7 |
+
Эта модель использует VQ-VAE для создания семантических ID товаров, что позволяет более точно понимать семантические связи между товарами.
|
| 8 |
+
|
| 9 |
+
## Архитектура
|
| 10 |
+
|
| 11 |
+
- **Базовая модель**: Qwen2.5-Omni-7B
|
| 12 |
+
- **Размер словаря товаров**: 709,036
|
| 13 |
+
- **Размерность ID эмбеддингов**: 512
|
| 14 |
+
- **VQ-VAE codebook size**: 10,000
|
| 15 |
+
- **VQ-VAE codebook dimension**: 256
|
| 16 |
+
- **Датасет**: Amazon Fashion 2023 Full
|
| 17 |
+
|
| 18 |
+
## Использование
|
| 19 |
+
|
| 20 |
+
```python
|
| 21 |
+
from any2any_trainer.models.recommendation import SemanticIDRecommendationModel
|
| 22 |
+
|
| 23 |
+
# Загрузка модели
|
| 24 |
+
model = SemanticIDRecommendationModel.from_pretrained("zjkarina/omniRecsysLLM_semanticIDsmodality")
|
| 25 |
+
|
| 26 |
+
# Генерация рекомендаций с семантическими ID
|
| 27 |
+
recommendations = model.predict_next_item(
|
| 28 |
+
text="Пользователь купил джинсы и футболку",
|
| 29 |
+
id_ids=[12345, 67890], # ID товаров из истории
|
| 30 |
+
top_k=5,
|
| 31 |
+
use_semantic_ids=True
|
| 32 |
+
)
|
| 33 |
+
```
|
| 34 |
+
|
| 35 |
+
## Обучение
|
| 36 |
+
|
| 37 |
+
Модель обучена на датасете Amazon Fashion 2023 с использованием семантических ID через VQ-VAE.
|
| 38 |
+
|
| 39 |
+
## Лицензия
|
| 40 |
+
|
| 41 |
+
Apache-2.0 License
|